一种为网络切片分配云资源的方法及装置与流程

1.本技术涉及通信技术领域，尤其涉及一种为网络切片分配云资源的方法及装置。


背景技术：

2.为了满足5g(5
th generation，5g)通信网络传输速率快、延迟低和网络效能高的技术需求，通信领域提出在5g所依赖的网络基础设施中部署网络切片的通信技术。
3.目前，在5g通信网络中，主要根据瞬时的用户需求和网络的当前负载，将可用的云资源动态分布给网络切片。
4.网络切片由一系列虚拟网络组成，每个网络切片上的虚拟网络可以被拆分。因此，通信领域进一步提出来可以将网络切片中每个虚拟网络部署到合适的云单元上，即可以以网络切片的虚拟网络为单位，为网络切片的虚拟网络分配云资源，以提高云资源的利用率。但是通信领域并没有具体提出如何为网络切片的虚拟网络分配云资源。
5.因此，如何为网络切片的虚拟网络分配云资源，成为亟待解决的技术问题。


技术实现要素：

6.本技术实施例提供一种为网络切片分配云资源的方法及装置，充分考虑了虚拟网络的延迟需求、计算资源的需求，以及节点的分布情况，确定了虚拟网络部署的最优方案，实现了延迟和计算效率之间的平衡，充分利用了云资源，提高了云资源的利用率。
7.第一方面，本技术提供一种为网络切片分配云资源的方法，所述网络切片包括多个虚拟网络，所述云资源包括中心云节点和多个边缘云节点，该方法包括：获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一通信延迟；获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述每个边缘云节点时的第一数据处理时延；获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述中心云节点时的第二数据处理时延；根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延、所述第二数据处理时延、所述每个边缘云节点的计算能力和所述中心云节点的计算能力，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点，所述目标云节点为所述云资源中的云节点，所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络在对应的目标云节点上运行时，所述多个虚拟网络需要的总计算资源最小。
8.结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述多个虚拟网络需要的总计算资源满足如下关系式：
[0009][0010][0011][0012]
[0013]
其中，l
a
表示链路集合a中的第a条链路，所述链路集合a中包括所述每个边缘节点与所述中心节点之间的链路，i表示所述多个虚拟网络，i表示所述多个虚拟网络中第i个虚拟网络，表示l
a
的边缘云节点的计算速率，表示所述中心云节点的计算速率，e表示所述多个边缘云节点所能承载的最大计算量之和，f表示所述中心云节点所能承载的最大计算量之和，表示l
a
的边缘云节点对应的所述第一数据处理时延，表示所述中心云节点对应的所述第二数据处理时延，表示l
a
对应的所述第一通信延迟，β为预设值，的取值为1或0，表示所述第i个虚拟网络部署在l
a
的边缘云节点上，表示所述第i个虚拟网络部署在所述中心云节点上。
[0014]
本方法中，通过获取多个边缘云节点中每个边缘云节点与中心云节点之间的通信延迟、数据处理时延和节点的计算能力，来确定为虚拟网络分配的中心云节点和多个边缘云节点，改善了现有的移动通信系统所存在的延迟限制，实现了计算效率和传输延迟之间的平衡，提高了云资源的利用率。
[0015]
结合第一方面，在第二种可能的实现方式中，所述获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一通信延迟，包括：获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一距离；根据所述第一距离计算所述第一通信延迟，所述第一通信延迟等于所述第一距离与所述每个边缘云节点与所述中心云节点之间的光纤链路的传输速率之比。
[0016]
结合第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述方法还包括：根据所述云资源中每个云节点的实际计算速率和最大所能承载的计算量计算所述每个云节点的计算能力，所述每个云节点的实际计算速率由所述每个云节点的浮点运算的计算速率和cpu的频率确定，所述每个云节点的最大所能承载的计算量由所述每个云节点所占有的计算资源确定。
[0017]
结合第一方面或上述任意一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延和所述第二数据处理时延，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点，包括：使用启发式算法根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延和所述第二数据处理时延，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点。
[0018]
第二方面，本技术提供一种为网络切片分配云资源的装置，所述网络切片包括多个虚拟网络，所述云资源包括中心云节点和多个边缘云节点，该装置包括：获取模块，获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一通信延迟；所述获取模块还用于获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述每个边缘云节点时的第一数据处理时延；所述获取模块还用于获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述中心云节点时的第二数据处理时延；确定模块，用于根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延、所述第二数据处理时延、所述每个边缘云节点的计算能力和所述中心云节点的计算能力，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点，所述目标云节点为所述云资源中的云节点，所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络在对应的目标云节点上运行时，所述多个虚拟网络需要的总计算资源最小。
[0019]
结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述多个虚拟网络需要的总计算资源满足如下关系式：
[0020][0021][0022][0023][0024]
其中，l
a
表示链路集合a中的第a条链路，所述链路集合a中包括所述每个边缘节点与所述中心节点之间的链路，i表示所述多个虚拟网络，i表示所述多个虚拟网络中第i个虚拟网络，表示l
a
的边缘云节点的计算速率，表示所述中心云节点的计算速率，e表示所述多个边缘云节点所能承载的最大计算量之和，f表示所述中心云节点所能承载的最大计算量之和，表示l
a
的边缘云节点对应的所述第一数据处理时延，表示所述中心云节点对应的所述第二数据处理时延，表示l
a
对应的所述第一通信延迟，β为预设值，的取值为1或0，表示所述第i个虚拟网络部署在l
a
的边缘云节点上，表示所述第i个虚拟网络部署在所述中心云节点上。
[0025]
结合第二方面，在第二种可能的实现方式中，所述获取模块具体用于：获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一距离；根据所述第一距离计算所述第一通信延迟，所述第一通信延迟等于所述第一距离与所述每个边缘云节点与所述中心云节点之间的光纤链路的传输速率之比。
[0026]
结合第二方面，在第三种可能的实现方式中，所述装置还包括计算模块，所述计算模块用于根据所述云资源中每个云节点的实际计算速率和最大所能承载的计算量计算所述每个云节点的计算能力，所述每个云节点的实际计算速率由所述每个云节点的浮点运算的计算速率和cpu的频率确定，所述每个云节点的最大所能承载的计算量由所述每个云节点所占有的计算资源确定。
[0027]
结合第二方面或上述任意一种可能的实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述确定模块具体用于：所述确定模块使用启发式算法根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延和所述第二数据处理时延，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点。
[0028]
第三方面，本技术提供一种为网络切片分配云资源的装置，包括：多个存储器和多个处理器；所述存储器用于存储程序指令；所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令执行如第一方面或其中任意一种可能的实现方式所述的方法。
[0029]
该系统为计算设备时，在一些实现方式中，该系统还可以包括收发器或通信接口，用于与其他设备通信。
[0030]
该系统为用于计算设备的芯片时，在一些实现方式中，该系统还可以包括通信接口，用于与计算设备中的其他装置通信，例如用于与计算设备的收发器进行通信。
[0031]
第四方面，本技术提供一种计算机可读介质，所述计算机可读介质存储用于计算机执行的程序代码，该程序代码包括用于执行如第一方面或其中任意一种可能的实现方式所述的方法的指令。
[0032]
第五方面，本技术提供一种包含指令的计算机程序产品，当该计算机程序产品在处理器上运行时，使得该处理器实现第一方面或其中任意一种实现方式中的方法。
附图说明
[0033]
图1为本技术一个实施例的云资源分布示意图；
[0034]
图2为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的方法流程图；
[0035]
图3为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的装置示意图；
[0036]
图4为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的示意性结构图。
具体实施方式
[0037]
为于理解，首先对本技术所涉及到的相关术语进行说明。
[0038]
1、网络切片
[0039]
网络切片是一种按需组网的方式，可以让运营商在统一的基础设施上分离出多个虚拟的端到端网络，每个网络切片从无线接入网承载网再到核心网上进行逻辑隔离，以适配各种各样类型的应用。在一个网络切片中，至少可分为无线网子切片、承载网子切片和核心网子切片三部分。
[0040]
网络切片技术的核心的网络功能虚拟化(network functions virtualization，nfv)，nfv从传统网络中分离出硬件和软件部分，硬件由统一的服务器部署，软件由不同的网络功能(network functions，nf)承担，从而实现灵活组装业务的需求。
[0041]
网络切片是基于逻辑的概念，是对资源进行的重组，重组是根据服务等级协议(service level agreement，sla)为特定的通信服务类型选定所需要的虚拟机和物理资源。
[0042]
2、边缘云
[0043]
现阶段广为接受的云计算定义是：云计算是一种将可伸缩、弹性、共享的物理和虚拟资源池以按需自服务的方式供应和管理，并提供网络访问的模式。云计算模式由关键特征、云计算角色和活动、能力类型和云服务类别、云部署模型、云计算共同关注点组成。目前对云计算的概念都是基于集中式的资源管控来提出的，即使采用多个数据中心互联互通形式，依然将所有的软硬件资源视为统一的资源进行管理，调度和售卖。随着5g、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，集中式的云已经无法满足终端侧“大连接，低时延，大带宽”的云资源需求。结合边缘计算的概念，云计算将必然发展到下一个技术阶段，就是将云计算的能力拓展至距离终端更近的边缘侧，并通过云边端的统一管控实现云计算服务的下沉，提供端到端的云服务，边缘云计算的概念也随之产生。
[0044]
边缘云计算，简称边缘云，是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同”的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全网调度、算力分发等云服务。边缘云计算的基础设施包括但不限于：分布式idc，运营商通信网络边缘基础设施，边缘侧客户节点(如边缘网关，家庭网关等)等边缘设备及其对应的网络环境。
[0045]
边缘云计算本质上是基于云计算技术，为“万物互联”的终端提供低时延、自组织、可定义、可调度、高安全、标准开放的分布式云服务。边缘云可以最大程度上与中心云采用统一架构、统一接口、统一管理，这样能够最大程度地降低用户开发和运维成本，真正实现将云计算的范畴拓展至距离数据源产生更近的地方，弥补传统架构的云计算在某些应用场景中的不足之处。
[0046]
下面将结合附图对本技术实施例的实施方式进行详细描述。
[0047]
图1为本技术一个实施例的云资源分布示意图。如图1所示，一个中心云可以延伸出来多个边缘云，中心云具有存储、计算、网络、人工智能(artificial intelligence，ai)、大数据和安全等功能，边缘云作为中心云的延伸，将云的部分服务或者能力(包括但不限于存储、计算、网络、ai、大数据、安全等)扩展到边缘基础设施之上，边缘基础设施包括但不限于：分布式互联网数据中心(internet data center，idc)、运营商通信网络边缘基础设施和边缘侧客户节点(如边缘网关，家庭网关等)等边缘设备及其对应的网络环境。中心云和边缘云相互配合，实现中心和边缘协同、全网算力调度和全网统一管控等能力，真正实现“无处不在”的云。
[0048]
边缘云也叫边缘云计算，本质上是基于云计算技术，为“万物互联”的终端提供低时延、自组织、可定义、可调度、高安全、标准开放的分布式云服务。边缘云可以最大程度上与中心云采用统一架构、统一接口和统一管理，这样能够最大程度地降低用户开发和运维成本，真正实现将云计算的范畴拓展至距离数据源产生更近的地方，弥补传统架构的云计算在某些应用场景中的不足之处。
[0049]
本技术实施例中，中心云中的节点称为中心云节点，边缘云中的节点称为边缘云节点。
[0050]
图2为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的方法流程图。如图2所示，该方法可以包括s201、s202、s203和s204。
[0051]
s201、获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一通信延迟。
[0052]
作为一种示例，可以获取边缘云节点和中心云节点的分布位置，该分布位置包括节点与节点之间的距离和空间位置；然后根据获取到的分布位置，确定所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述中心云节点之间的第一距离；根据得到的第一距离计算第一通信延迟，该第一通信延迟等于所述第一距离与所述每个边缘云节点与所述中心云节点之间的光纤链路的传输速率之比。
[0053]
可选的，本实施例中还可以根据获取到的边缘云节点和中心云节点的分布位置，模拟绘制边缘云节点和中心云节点之间的方位图，计算得到第一通信延迟后，可以在绘制的方位图上，标注出第一通信延迟，使数据更加直观。
[0054]
s202、获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述每个边缘云节点时的第一数据处理时延。
[0055]
作为一种示例，可以根据每个虚拟网络的资源需求和每个边缘云节点的资源情况，确定每个虚拟网络部署在每个边缘云节点时的第一数据处理时延。
[0056]
s203、获取所述多个虚拟网络中的每个虚拟网络部署在所述中心云节点时的第二数据处理时延。
[0057]
作为一种示例，可以根据每个虚拟网络的资源需求和中心云节点的资源情况，确定每个虚拟网络部署在所述中心云节点时的第二数据处理时延。
[0058]
s204、根据所述第一通信延迟、所述第一数据处理时延、所述第二数据处理时延、所述每个边缘云节点的计算能力和所述中心云节点的计算能力，确定为所述每个虚拟网络分配的目标云节点，所述目标云节点为所述云资源中的云节点。
[0059]
在一些实现方式中，云资源包括中心云节点和多个边缘云节点，根据云资源中每个云节点的实际计算速率和最大所能承载的计算量计算每个云节点的计算能力，其中，每个云节点的实际计算速率由每个云节点的浮点运算的计算速率和cpu的频率确定；每个云节点的最大所能承载的计算量由每个云节点所占有的计算资源确定，例如，计算资源多，则所能承受的计算量大，该计算量可以通过对节点进行压力测试的方式进行，即通过不断加压的方式，确定节点在满足其自身性能条件的情况下，所能承受的最大压力即为最大计算量。
[0060]
本实施例的一些实现方式中，根据第一通信延迟、第一数据处理时延、第二数据处理时延、每个边缘云节点的计算能力和中心云节点的计算能力，确定为每个虚拟网络分配的目标云节点即中心云节点和多个边缘云节点，多个虚拟网络中的每个虚拟网络在对应的目标云节点上运行时，多个虚拟网络需要的总计算资源可以满足如下示例性关系式：
[0061][0062][0063][0064][0065]
其中，l
a
表示链路集合a中的第a条链路，所述链路集合a中包括所述每个边缘节点与所述中心节点之间的链路，i表示所述多个虚拟网络，i表示所述多个虚拟网络中第i个虚拟网络，表示l
a
的边缘云节点的计算速率，表示所述中心云节点的计算速率，e表示所述多个边缘云节点所能承载的最大计算量之和，f表示所述中心云节点所能承载的最大计算量之和，表示l
a
的边缘云节点对应的所述第一数据处理时延，表示所述中心云节点对应的所述第二数据处理时延，表示l
a
对应的所述第一通信延迟，β为预设值，的取值为1或0，表示所述第i个虚拟网络部署在l
a
的边缘云节点上，表示所述第i个虚拟网络部署在所述中心云节点上。
[0066]
本实施例中，可以称为目标函数，可以称为边缘云节点的资源分配约束函数，可以称为中心云节点的资源分配预设函数。
[0067]
也就是说，本实施例的方法，是在满足多个云节点的资源分配约束函数、延迟约束
函数和云节点的计算能力对应的约束函数至少之一时，采用最优求解器，确定出使得目标函数的值最小的虚拟网络的最优部署方案。
[0068]
可选的，最优求解器可以基于粒子群算法、启发式算法和遗传算法等，例如，启发式算法在具体求解时，在满足约束条件的情况下，将虚拟网络部署在其中一些云节点上，视为最优方案，其中，该云节点的选取可以按照云节点的延迟时间长短，进行升序或降序排序后，进行选择。
[0069]
在一些实现方式中，将该方案中多个虚拟网络需要的总计算资源的目标函数值视为最优值，遍历所有可能的方案，逐一将其他可能的方案进行目标函数值的计算，如果有方案的目标函数值低于最优值，则使用该方案替换之前确定的最优方案，直至遍历的时间达到预设时间为止，终止遍历；利用确定的最优部署方案对多个虚拟网络进行部署，即可以将虚拟网络尽可能的切分到各个边缘节点，使得可用计算资源得到最佳利用。
[0070]
本实施例中，通过获取中心云节点与每个边缘云节点之间的通信延迟、数据处理时延和节点的计算能力，来确定为虚拟网络分配的中心云节点和多个边缘云节点，改善了现有的移动通信系统所存在的延迟限制，实现了计算效率和传输延迟之间的平衡，提高了云资源的利用率。
[0071]
作为一种实现方式，本技术实施例中，还可以获取所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述多个边缘云节点中其他每个边缘云节点之间的第二通信延迟。
[0072]
作为一种示例，可以获取边缘云节点和其他边缘云节点的分布位置，该分布位置包括节点与节点之间的距离和空间位置；根据获取到的分布位置，得到所述多个边缘云节点中每个边缘云节点与所述多个边缘云节点中其他每个边缘云节点之间的第二距离；根据得到的第二距离计算第二通信延迟，该第二通信延迟等于所述第二距离与所述每个边缘云节点与所述其他每个边缘云节点之间的光纤链路的传输速率之比。
[0073]
可选的，本实施例中还可以根据获取到的边缘云节点和其他云边缘节点的分布位置，模拟绘制边缘云节点和其他边缘云节点之间的方位图，计算得到第二通信延迟后，可以在绘制的方位图上，标注出第二通信延迟，使数据更加直观。
[0074]
该实现方式中，链路集合中还可以包括每个边缘云节点与其他每个边缘云节点之间的链路。
[0075]
图3为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的装置示意图。图3所示的装置可以用于执行前述任意一个实施例所述的方法。如图3所示，本实施例的装置300可以包括：获取模块301，确定模块302和计算模块303。
[0076]
在一种示例中，装置300可以用于执行图2所述的方法。例如，获取模块301可以用于执行s201、s202和s203，确定模块302可以用于执行s204，计算模块303可以用于执行s201和s204。
[0077]
图4为本技术一个实施例的为网络切片分配云资源的示意性结构图。图4所示的装置可以用于执行前述任意一个实施例所述的方法。
[0078]
如图4所示，本实施例的装置400包括：存储器401、处理器402、通信接口403以及总线404。其中，存储器401、处理器402、通信接口403通过总线404实现彼此之间的通信连接。
[0079]
存储器401可以是只读存储器(read only memory，rom)，静态存储设备，动态存储设备或者随机存取存储器(random access memory，ram)。存储器401可以存储程序，当存储
器401中存储的程序被处理器402执行时，处理器402用于执行图2所示的方法的各个步骤。
[0080]
处理器402可以采用通用的中央处理器(central processing unit，cpu)，微处理器，应用专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)，或者一个或多个集成电路，用于执行相关程序，以实现本技术各个实施例中的方法。
[0081]
处理器402还可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，本技术各个实施例的方法的各个步骤可以通过处理器402中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
[0082]
上述处理器402还可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、专用集成电路(asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本技术实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0083]
结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器401，处理器402读取存储器401中的信息，结合其硬件完成本技术的装置包括的单元所需执行的功能，例如，可以执行图2所示实施例的各个步骤/功能。
[0084]
通信接口403可以使用但不限于收发器一类的收发装置，来实现装置400与其他设备或通信网络之间的通信。
[0085]
总线404可以包括在装置400各个部件(例如，存储器401、处理器402、通信接口403)之间传送信息的通路。
[0086]
应理解，本技术实施例所示的装置400可以是计算设备，或者，也可以是配置于计算设备中的芯片。
[0087]
还应理解，本技术实施例中的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read
‑
only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的随机存取存储器(random access memory，ram)可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。
[0088]
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算
机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
[0089]
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况，其中a,b可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。
[0090]
本技术中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项(个)，可以表示：a,b,c,a
‑
b,a
‑
c,b
‑
c,或a
‑
b
‑
c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。
[0091]
应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0092]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0093]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0094]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0095]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0096]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0097]
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说
对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器、随机存取存储器、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0098]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。